240 發(fā)簡(jiǎn)信
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  • 風(fēng)控(二)數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

    數(shù)據(jù)獲取與整合 2.1 變量類型 1.原始變量:數(shù)據(jù)庫提取的,易于解釋但不一定最有效猾浦。2.衍生業(yè)務(wù)指標(biāo):來源于原始變量炼邀,有明確業(yè)務(wù)涵義魄揉。通過在實(shí)施階段通過計(jì)算得到。3.分析變...

  • 風(fēng)控(一) 評(píng)分卡開發(fā)

    1.1 標(biāo)準(zhǔn)評(píng)分卡(分為:申請(qǐng)?jiān)u分卡拭宁、行為評(píng)分卡) 1.申請(qǐng)?jiān)u分卡洛退,對(duì)新貸款申請(qǐng)進(jìn)行篩選并判斷其違約金 ————>對(duì)新貸款申請(qǐng)進(jìn)行一次性信用評(píng)分...

  • 債務(wù)違約預(yù)測(cè)之四:利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行預(yù)測(cè)

    不了解人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的小伙伴,可以看看之前寫的一篇分享 單隱層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 不管是用無隱層桶蝎,單隱層驻仅,還是多層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),都無法提高準(zhǔn)確率登渣,始終是0.93噪服。是參數(shù)、模型問題胜茧,還是單純...

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    Give me some credit--申請(qǐng)?jiān)u分卡模型

    目標(biāo)及背景 信用評(píng)分算法粘优,對(duì)默認(rèn)可能性進(jìn)行猜測(cè)仇味,這是銀行用來判斷貸款是否應(yīng)該被授予的方法,完成一個(gè)評(píng)分卡雹顺,通過預(yù)測(cè)某人在未來兩年將會(huì)經(jīng)歷財(cái)務(wù)危機(jī)的可能性來提高信用評(píng)分的效果丹墨,...

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    從集成學(xué)習(xí)到XGBoost算法

    未經(jīng)許可,不許轉(zhuǎn)載嬉愧。 XGBoost 一.XGBoost的前世今身 1.集成學(xué)習(xí)(三個(gè)臭皮匠賽過諸葛亮) ①集成學(xué)習(xí)通過構(gòu)建并結(jié)合多個(gè)學(xué)習(xí)器來完成學(xué)習(xí)任務(wù)贩挣。②一般策略:先產(chǎn)生...

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    一文搞懂邏輯回歸(LR)+極大似然估計(jì)+梯度下降 ___神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(過渡)

    本文是自己的總結(jié)+理解,如有錯(cuò)誤之處没酣,還望指出王财。未經(jīng)許可,不許轉(zhuǎn)載裕便。文章交流:Pastore_zx@163.com 一绒净、Logistic Regression 1.從線性回歸...

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    使用Maven創(chuàng)建Hadoop工程

    操作系統(tǒng):Ubuntu 環(huán)境要求:JDK Maven簡(jiǎn)介 可以通過一小段描述信息來管理項(xiàng)目的構(gòu)建,報(bào)告和文檔的軟件項(xiàng)目管理工具偿衰,其使用起來十分便捷挂疆,公司項(xiàng)目采用Maven的比...

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    珍愛生命漏设,遠(yuǎn)離朋友圈的學(xué)習(xí)粉

    01 最近一個(gè)月我的朋友圈墨闲,一定是打開方式不對(duì),刷屏的不是微商郑口,而是另一種每天不是在曬與某個(gè)跟他工作領(lǐng)域毫無關(guān)聯(lián)的大咖合照鸳碧,就是狂刷免費(fèi)微課的培訓(xùn)鏈接,又或是今天讀了多少本書...

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